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Enregistrement W2000537418 · doi:10.4043/12149-ms

Development and Testing of the HydraStar Underwater Mateable, Fiber-Optic, Electric (Hybrid) Connector

2000· article· en· W2000537418 sur OpenAlexaff
David Stephens, Gary Brown, Matt Christiansen

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaCable glandModular designOptical fiber cableEngineeringComputer scienceMarine engineeringAutomotive engineeringTelecommunicationsOptical fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Longer step-out distances, higher data rates and increased electrical noise levels in the umbilical have combined to create a need for fiber optic data links between subsea equipment and the surface operators. For the subsea industry to take full advantage of optical communications requires the use of an underwater mateable optical connector. Subsea mateable optical connectors enable the industry to build modular components that can be assembled on the seafloor and make disconnections and reconnections for future expansion or maintenance purposes. This paper presents an overview of the design, development, testing and track record of such a connector, the next generation Lockheed Martin developed SEA CON®HydraStar connector system. It is also shown that because of the HydraStar's reliability and high technical integrity the Operator can make significant cost savings in CAPital EXpenditure (CAPEX) and OPerating EXpenditure (OPEX). Background There are increasing economic pressures on Offshore Operators to optimize production from subsea oil and gas reservoirs. This includes new reservoirs that are more remote, in deeper water or increasingly complex. The rapid development of modern technology has facilitated the discovery, exploitation and enhanced production of these reservoirs. Examples of how this has been achieved:Increasingly sophisticated and significantly faster seismic streamer array processingMore sophisticated and complex deepwater drilling systemsThe use of high power transmission systems which rule out conventional electrical data communications due to high electrical noise levels (Electro Magnetic Interference (EMI))Fast data transfer from subsea to topside enables immediate assessment of;Reservoir performance and optimizationHealth and status of subsea equipment (for safety and to better understand equipment maintenance regimes)Raw subsea dataIncreasingly sophisticated subsea and downhole control and monitoring systems to cater for;Intelligent subsea well systemsMultilateral well systemsSeparation and processing systemsProduction boosting systemsFast control to ensure subsea/downhole high power pumps and motors can be safely controlled within operational parameters at remote distancesDownhole and/or subsea electrical and/or optical instrumentation such as pressure, temperature, flow rate, water cut, 3-phase measurements, oil-in-water, water-inoil, seismic sources and sensors etc. to provide more and accurate information about the depleting or changing state of the reservoirsDownhole high temperature electronics systems or optical systems because higher downhole and reservoir well temperatures mean conventional electronics cannot be used reliablyHigher subsea electrical voltage and power requirements for subsea and downhole systems and applications that cater for longer step-outs and deeper water. To assist the use of this type of technology subsea requires communication systems that can transfer data at much faster rates (i.e. higher bandwidth) than currently available using conventional electrical communication systems. It is the advent and use of optical communications systems that has helped these technologies to develop and will continue to facilitate them in their application for use in subsea oil and gas environs. Introduction In general there are three main reasons to use optical communication systems:

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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